Modelos no supervisados para análisis futbolístico

El fútbol actual va más allá de goles y asistencias. Cuando las estadísticas básicas no son suficientes para evaluar completamente a un jugador, recurrimos a los modelos no supervisados, técnicas que permiten revelar patrones ocultos en el juego sin depender exclusivamente de etiquetas tradicionales.

¿Qué es el clustering y cómo ayuda a evaluar jugadores?

El clustering es una técnica estadística que agrupa elementos que comparten características similares. En fútbol, esto nos permite identificar jugadores que desempeñan roles específicos o tienen rendimientos parecidos sin necesidad de etiquetas previas como goles marcados o asistencias realizadas.

¿Cómo funciona el algoritmo K-means?

K-means es uno de los algoritmos más populares del clustering. Funciona dividiendo los datos en "k" grupos, asegurándose de que cada jugador esté lo más cercano posible al centro de su respectivo grupo. Así, logramos identificar roles específicos como:

• Jugadores carrileros incansables.
• Motores de recuperación.
• Delanteros fantasmas.

¿Qué hacer cuando los datos no tienen formas claras de agrupación?

No siempre los datos se organizan claramente. En estos casos, utilizamos algoritmos más especializados como DBSCAN, que agrupa a los jugadores según la densidad de los datos. Este método detecta grupos aunque no tengan formas geométricas explícitas, examinando cómo están distribuidos los datos en conjunto.

¿En qué consiste el Clustering jerárquico y cuándo usarlo?

El clustering jerárquico organiza los datos en una estructura en árbol, conocida como dendrograma. Este método es ideal cuando analizamos jugadas ofensivas o estilos de juego sin etiquetas definidas como goles, permitiendo observar cómo jugadores o jugadas específicas se agrupan en estructuras más amplias de características similares.

¿Cómo visualizar la información cuando hay muchas variables?

En ocasiones, manejar una gran cantidad de variables es abrumador. Para estos escenarios, la reducción de dimensionalidad nos brinda herramientas prácticas para resumir información destacada sin perder detalles relevantes.

¿Qué es PCA (Análisis de Componentes Principales)?

PCA reduce la cantidad de variables creando nuevas dimensiones que capturan la mayoría de la información original. Es similar a observar un partido desde un dron: perdemos algunos detalles específicos, pero obtenemos una visión general del rendimiento y estilo de los jugadores.

¿Hay otras opciones para visualizar datos complejos?

Sí, técnicas avanzadas como t-SNE o UMAP permiten representar datos complejos en gráficos bidimensionales o tridimensionales, revelando patrones menos obvios y facilitando la interpretación del desempeño futbolístico.

¿Cómo evaluar la efectividad del clustering sin etiquetas?

Evaluar resultados sin etiquetas tradicionales como victorias o goles presenta desafíos especiales. Usamos métricas específicas para confirmar la validez del agrupamiento:

• Inercia: mide qué tan compactos son los grupos.
• Coeficiente de Silhouette: evalúa qué tan bien separados están los grupos entre sí.

Estas herramientas no ofrecen respuestas definitivas, pero son útiles para verificar que las agrupaciones tengan sentido desde el punto de vista analítico.